تفاوت های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را توصیف کنید
یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هر دو زیرمیدان هوش مصنوعی هستند، با یادگیری عمیق که زیرمجموعه ای از یادگیری ماشین است. هر دو فناوری کامپیوتر را قادر می سازند از داده ها یاد بگیرند و عملکرد خود را در طول زمان بهبود بخشند. با این حال، برخی از تفاوت های اساسی بین این دو وجود دارد. الگوریتم های یادگیری ماشین برای یادگیری از داده ها و پیش بینی یا تصمیم گیری بر اساس آن داده ها طراحی شده اند. این الگوریتم ها را می توان به سه دسته اصلی تقسیم کرد - یادگیری تحت نظارت، بدون نظارت و تقویت - و آنها اغلب برای وظایف مانند طبقه بندی، عقب نشینی، خوشه بندی و تشخیص ناهنجاری استفاده می شوند. الگوریتم های یادگیری ماشین نیاز به استخراج مرتبط دارند که ویژگی هایی را که داده ها را به بهترین شکل ممکن نشان می دهند انتخاب می کنند و به مدل های یادگیری ماشین تغذیه می کنند. یادگیری عمیق، از سوی دیگر، یک نوع یادگیری ماشین است که دارای لایه های عصبی است. این لایه
Below is an instruction that describes a task, paired with an input that provides further context. Write a response that appropriately completes the request.
### Instruction: تفاوت های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را توصیف کنید
### Input: .
### Response: یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هر دو زیرمیدان هوش مصنوعی هستند، با یادگیری عمیق که زیرمجموعه ای از یادگیری ماشین است. هر دو فناوری کامپیوتر را قادر می سازند از داده ها یاد بگیرند و عملکرد خود را در طول زمان بهبود بخشند. با این حال، برخی از تفاوت های اساسی بین این دو وجود دارد. الگوریتم های یادگیری ماشین برای یادگیری از داده ها و پیش بینی یا تصمیم گیری بر اساس آن داده ها طراحی شده اند. این الگوریتم ها را می توان به سه دسته اصلی تقسیم کرد - یادگیری تحت نظارت، بدون نظارت و تقویت - و آنها اغلب برای وظایف مانند طبقه بندی، عقب نشینی، خوشه بندی و تشخیص ناهنجاری استفاده می شوند. الگوریتم های یادگیری ماشین نیاز به استخراج مرتبط دارند که ویژگی هایی را که داده ها را به بهترین شکل ممکن نشان می دهند انتخاب می کنند و به مدل های یادگیری ماشین تغذیه می کنند. یادگیری عمیق، از سوی دیگر، یک نوع یادگیری ماشین است که دارای لایه های عصبی است. این لایه
تفاوت های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را توصیف کنید .
user
یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هر دو زیرمیدان هوش مصنوعی هستند، با یادگیری عمیق که زیرمجموعه ای از یادگیری ماشین است. هر دو فناوری کامپیوتر را قادر می سازند از داده ها یاد بگیرند و عملکرد خود را در طول زمان بهبود بخشند. با این حال، برخی از تفاوت های اساسی بین این دو وجود دارد. الگوریتم های یادگیری ماشین برای یادگیری از داده ها و پیش بینی یا تصمیم گیری بر اساس آن داده ها طراحی شده اند. این الگوریتم ها را می توان به سه دسته اصلی تقسیم کرد - یادگیری تحت نظارت، بدون نظارت و تقویت - و آنها اغلب برای وظایف مانند طبقه بندی، عقب نشینی، خوشه بندی و تشخیص ناهنجاری استفاده می شوند. الگوریتم های یادگیری ماشین نیاز به استخراج مرتبط دارند که ویژگی هایی را که داده ها را به بهترین شکل ممکن نشان می دهند انتخاب می کنند و به مدل های یادگیری ماشین تغذیه می کنند. یادگیری عمیق، از سوی دیگر، یک نوع یادگیری ماشین است که دارای لایه های عصبی است. این لایه
assistant